数学期望反映了随机变量取值的平均水平，方差反映了随机变量取值与其均值的偏离水平
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随机变量 https://assets.asklib.com/images/image2/2017081312514689155.jpg 独立，并且服从同一分布，数学期望为μ，方差为σ 2 。这个n随机变量的简单算术平均数为 https://assets.asklib.com/images/image2/2017081312532782352.jpg 。求 https://assets.asklib.com/images/image2/2017081312534618561.jpg 的方差。
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随机变量的方差描述了随机变量偏离其期望值的程度。()
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方差越大，随机变量取值的范围越大，其确定性程度增加。
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下列关于随机变量的数学期望的表述中正确的是（）。
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数学期望描述随机变量取值的平均特征。
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随机变量的数学期望值表达了，在多次重复进行随机试验时可能取得的平均值。当决策者追求总平均收益最大时，他遵循贝叶斯法则是合理的；但当他追求总收益最大时，贝叶斯法则却不再合理。
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随机变量X的数学期望又叫X的（）。
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标准离差是反映随机变量离散程度的一个指标。但它只能用来比较期望报酬率相同的各项投资的风险程度。
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连续随机变量所对应的概率密度函数的不同形式反映了质量特性总体上的差别，这些差别包括（）
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设随机变量X与Y相互独立，它们分别服从参数λ=2的泊松分布与指数分布．记Z=X-2Y，则随机变量Z的数学期望与方差分别等于（）．
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平均数或数学期望反映随机变量的（）特征。
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期望值是随机变量的概率加权和，方差描述随机变量偏离其期望值的程度。()
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下面关于离散型随机变量的期望与方差的结论错误的是（）。
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设随机变量X的数学期望E(X)和方差D(X)都存在，令,则D(Y)=( )/ananas/latex/p/546431
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6、数学期望就是随机变量取值的加权平均数。
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设随机变量X的数学期望E（X)=-1，方差D（X)=3，求函数的数学期望E[3（X2-2)]．
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设二维随机变量（X,Y)的概率密度函数为 求:（1)数学期望E（X)及E（Y);（2)方差V（X)及V（Y);（3)协
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随机变量X的大小可以用它的教学期望E（X)来表示，而随机变量X取值的分散程度可以用它的方差D（X)来表示。（)
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设随机变量X的密度函数为，已知 。（1)求a,b,c的值; （2)求随机变量Y=e<sup>X</sup>的数学期望和方差。
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若盒中有5个球，其中2个白球3个黑球，现从中任意取3个球，设随机变量X为取得白球的个数。求：（1）随机变量X的分布；（2）数学期望EX，方差DX。
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设随机变量X与Y独立,X~N（μ,a<sub>1</sub><sup>2</sup>),Y~N（μ2,a<sup>2</sup><sub>2</sub>),求:（1)随机变量函数Z<sub>1</sub>=aX+bY的数学期望与方差,其中a及b为常数:（2)随机变量函数Z<sub>2</sub>=XY的数学期望与方差.
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9、设随机变量X和Y的数学期望都是2，方差分别为1和4，而相关系数为0.5，则根据切比雪夫不等式P{|X – Y| ³ 6} £（）．